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Enregistrement W4402438674 · doi:10.11159/htff24.276

Heat Transfer Rate Intensification Using Kite Vortex Generator with Punched Hole

2024· article· en· W4402438674 sur OpenAlexvenueno aff
Muhammad Irfan Suhaimi, Natrah Kamaruzaman, Mazlan Abdul Wahid, Mohsin Mohd Sies

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Mechanical, Chemical, and Material Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer and Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversiti Teknologi Malaysia
Mots-clésKiteVortex generatorHeat transferGenerator (circuit theory)VortexMarine engineeringEnvironmental scienceMaterials scienceMechanicsPhysicsEngineeringThermodynamicsMathematicsGeometryPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Air solar heater performance is much dependent on the efficiency of heat transfer process between its absorber plate and air.This could be achieved by improving the flow distribution in through the plates.Therefore, in this simulation study, kite vortex generators with punch holes (KVGH) were used to improve the flow distribution as well as enhance the heat transfer rate.The thermal-hydraulic performance of KVGH is evaluated using a range of attack angles (θ = 30°, 45°, and 60°) and hole diameters (d = 2mm, 4mm, and 6mm) for Re = 5000 to 25000.This work has investigated via numerical simulation a total of nine cases.The simulation results indicate that the average Nusselt number and friction factor are significantly higher than the channel without KVGH (smooth channel).As a result, the inclusion of KVGH has significant implications, particularly for improving heat transfer rates.In terms of thermal-hydraulicperformance (THP), the case with attack angle θ = 45° and d = 2mm achieves the highest value of THP= 1.29.For all attack angles, the highest average THP = 1.26 is achieved for hole diameter d = 2 mm, and the highest average THP = 1.25 is achieved for attack angles of 45° at all hole diameters.The results indicate that for all Reynolds numbers, an increase of 30°, 45°, and 60° in the attack angle corresponds to a 24.73%, 31.26%, and 31.46%increase in the Nusselt number, and a 6.78%, 11.53%, and 14.72% increase in the friction factor, respectively.For all Reynolds numbers, an increase in the diameter of the punched hole by 2mm, 4mm, and 6mm results in a 30.62%,28.95%, and 27.87% decrease in the Nusselt number, and an 11.93%, 10.77%, and 10.33% decrease in the friction factor, respectively.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,185 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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